实验报告

东南大学机械工程学院测试技术课程设计

动态测试信号采集仿真与实

例分析

姓名：李兆明 学号：02010402 指导老师：彭英

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动态测试信号采集仿真与实例分析

02010429 凌少钦 指导老师 彭英

绪论

摘要：本文专注于动态测试信号的采集和仿真.围绕测试技术课本中所讲述的动态信号的采集、

分析与处理的基本原理与方法，利用计算机软件例如MATLAB等进行仿真建模，并进行相应的数学处理，做出信号的频谱，并对信号的频谱进行分析。本文的主要实例分析包括有：信号仿真、采集与分析处理，基于计算机的声信号采集与分析，机械运行数据分析与处理。通过做上述实验.加深信号处理相关理论知识的学习和掌握.并且进一步理解傅里叶变化的深层含义. 关键词： 信号采样处理 频谱分析 MATLAB仿真 傅里叶变换

Abstract：This paper analyzes the dynamic testing signal acquisition simulation and example analysis,

surrounding the test textbook described in dynamic signal acquisition, analysis and processing of the basic principles and methods, using computer software such as MATLAB to Simulation and Modeling , corresponding mathematical treatment, make the signal frequency spectrum, and the analysis of signal spectrum. This project includes: signal simulation, acquisition and analysis processing, computer based acoustic signal acquisition and analysis of mechanical operation, data analysis and processing. Through the curriculum design, to deepen the understanding of signal processing, and further understanding of Fourier transform, through practice, deepen the textbook the theory of knowledge.

Key words: Signal sampling processing ;Spectrum analysis MATLAB simulation Fourier

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transform

1、 设计题目一：信号仿真、采集与分析处理

1.1题目：

信号采集过程中一般需要考虑以下几个参数：信号频率、采样频率、采样长度等，不同参数的数值设定对于信号采集的效果会产生直接影响，为了掌握信号采集过程中这些参数对采集过程及其效果产生的影响，可以通过MATLAB或C语言对信号采集与分析处理的过程进行仿真分析，具体要求如下：

利用MATLAB或C语言产生信号,

x(t)?a1sin(2?f1t??1)?a2sin(2?f2t??2)?a3sin(2?f3t??3)?n(t)

其中：f1=100Hz、 f2=400Hz、f3=2000Hz； n(t) 为白噪声，均值为零，方差为0.8； 幅值、相位任意设定； 对上述等式进行DFFT处理: 讨论：

1）通过设置不同的采样频率，画出时域波形和傅里叶变换后的频谱图，讨论在采样点数一定的情况下，如1024点，采样频率对信号时域复现、频域分析的影响； 2）采样频率、采样长度（采样点数）与频率分辨率的关系；

3） 通过设置不同幅值的信号与噪声，讨论噪声对信号时域分析和频域分析的影响；

1.2实验数据分析程序：

1、核心程序部分：

f1=3800; %采样频率 t1=1/f;

n=1024; %采样点数 t2=f1*t1;

x=sqrt(0.8)*randn(size(t2))+3*sin(2*pi*100*t2)+4*sin(2*pi*400*t2)+5*sin(2*2000*pi*t2); %0.8是噪声的方差 figure(1); plot(t,x); X=fft(x); Y=abs(X);

f=(0:(length(Y)-1)/2)*f1/n2; Z=Y(1:length(f2));

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figure(2); plot(f1,Z); 2、具体实验数据：

令a1=3，a2=,4, a3=5,

?1=?2=?3=0

(1) 采样频率3800Hz,采样点数1024:

图（1）

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图（2）

(2) 采样频率1800Hz，采样点数1024

图（3）

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图（4）

(3) 采样频率160Hz，采样点数1024

图（5）

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图（6）

(4) 采样频率80Hz，采样点数1024

图（7）

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图（8）

(5) 采样频率3800Hz，采样点数2048

图（9）

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图（10）

(6) 采样点数3800Hz，采样点数3072

图（11）

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图（12）

(7) 噪声信号方差50，采样频率3800Hz，采样点数1024

图（13）

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图（14）

1.3讨论：

1）通过设置不同的采样频率，画出时域波形和傅里叶变换后的频谱图，讨论在采样点数一定的情况下，如1024点，采样频率对信号时域复现、频域分析的影响；

通过观察时域响应图（1）（3）（5）（7）（9）（11）（13），发现各种信号混叠在一起，而且噪声污染严重，无法直观的进行信号的分析。经傅立叶变换，得到相应的频域响应图（2）（4）（6）（8）（10）（12）（14），通过观察图（2）（4）（6）（8）（四者的采样点数相同，均为1024，分别采用4000Hz，2000Hz，180Hz以及100Hz），可以发现，当采样频率为4000Hz时，可以清楚的辨认出100Hz，400Hz以及2000Hz三种频率的有效信号；当采样频率为2000Hz时，可以清楚的辨认出100Hz以及400Hz两种频率的有效信号；当采样频率为180Hz时，可以清楚的辨认出100Hz的有效信号；当采样频率为100Hz时，三种频率的有效信号无法获得清晰的辨认。

我们可以得出结论，在实际生产生活中，为了从某一信号中获取特定频率的有效信号进行分析时，我们采样的频率应满足关系：>2，如果不能满足该条件，将会因为发生强烈的混叠现象而无法辨认我们需求的频率下的有效信号。

2）采样频率、采样长度（采样点数）与频率分辨率的关系；

通过观察图（2）（10）（12）（三者采样频率相同，均为4000Hz，采样长度不同，分别为1024,2048,3072），可以发现三幅图的分辨率(2)<(10)<(12)，从而得出结论，采样频率相同时，采样点数越多，能量泄露少，频率分辨率越高。

通过观察图（2）（4）（6）（三者采样点数相同，均为1024，采样频率不同，分别为4000Hz，

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2000Hz，200Hz），可以发现三幅图的分辨率(2)<(4)<(6)，从而得出结论，采样点数相同时，采样频率越低，能量泄露少，频率分辨率越高。

3）通过设置不同幅值的信号与噪声，讨论噪声对信号时域分析和频域分析的影响； 通过观察图（2）（14）（二者采样频率相同，均为4000Hz，采样点数相同，均为1024，有效信号的幅值、相位均一一对应相等，噪声信号方差前者为0.8，后者为50），可以发现随着噪声信号幅值的增大，噪声使时域响应更加混乱；在频域观察，当噪声信号幅值增大时，主要频率的有效信号可以观察出，但噪声信号的影响明显增加，如果噪声信号进一步增加，会掩盖有效信号，使得信号无法清晰辨认。因此，在实际应用中，我们要设法提高信噪比，以减小噪声信号对有效信号的影响，避免给我们的分析带来麻烦。

2、设计题目二：基于计算机的声信号采集与分析

2.1 题目：

现代计算机具有对声音、视频进行采样的功能，把模拟信号转换为数字信号。通过计算机上的麦克风及声卡与AD，录制各人在不同环境噪声、不同发声状态下讲话“机械工程测试与控制技术”语句（不少于3次，最好是他人的声音），利用软件转换语音数据文件为ASCII码，然后利用1.1的软件进行频谱分析，画出时域、频域图形。

录音软件：蓝光影音Mp3录音机 MATLAB读取MP3文件： mp3readwrite,

http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/13852-mp3read-and-mp3write?controller=file_infos&download=true 讨论：

1）该设置至少为多少的采样频率？采样长度多长为合适？

2）不同人员讲话声音的时域、频域有什么区别？根据你的分析，该怎样区分不同人员的讲话声音？

3）要使他人不易识别你的讲话声音，该怎么处理？

2.2 实验数据

1、核心程序部分：

fs=44100; %语音信号采样频率为44100

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x1=wavread('1.wav'); %读取语音信号的数据，赋给变量x1， sound(x1,44100); %播放语音信号

figure(1); plot(x1);

y1=fft(x1,1024); %对信号做1024点FFT变换

f=fs*(0:511)/1024; %将0到511，步长为1的序列的值与fs相乘并除以1024的值，赋值给f figure(2);

plot(f,abs(y1(1:112))); ?s是绝对值，plot是直角坐标下线性刻度曲线 title('原始语音信号频谱'); xlabel('Hz'); ylabel('幅值');

2、具体实验数据：

图（15）

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图（16）

图（17）

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图（18）

图（19）

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图（20）

慢录快放：

录音的采样频率为44.1KHz，若播放采样频率为过大或多小，则会失真

2.3 讨论

1）该设置至少为多少的采样频率？采样长度多长为合适？ 设置采样频率为44.1KHz。

经查阅资料可以知道：人耳能听到的声音频率为20Hz到20000Hz，由于采样定理在实际工作中应用时，一般选被处理信号中最高频率的2.56倍，所以设置采样频率为51.2KHz。在蓝光影音MP3录音机中最接近51.2KHz的录音频率为44.1KHz,所以在录音软件中设置的采样频率为44100Hz，如果在MATLAB中设置的采样频率比该频率大许多或者小许多,通过程序语句sound(x1,44100)播放的声音文件与原文件具有明显的失真现象,所以为了避免造成严重的失真,在MATLAB中采样频率设置为44100Hz。

根据几次实验确定采样点数为1024。

2）不同人员讲话声音的时域、频域有什么区别？根据你的分析，该怎样区分不同人员的讲话声音？

通过观察时域图形,我们可以发现不同人讲话的时候,时域最直观的区别就是幅值不同。 通过观察频域图形，我们可以发现不同人讲话的时候，他们说话时不同频率范围内声音的幅

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值不同，有的人说话音调比较高，他的声音频率的高频段的幅值比较大。有的人说话音调较低，那么他的声音频率的低频段的幅值比较大。

我们可以通过分析不同人声音频谱图中较大幅值对应的频率范围就可以区别不同人员的讲话声音。

3）要使他人不易识别你的讲话声音，该怎么处理？

如果要使他人不易识别自己的讲话声音，根据上述分析，我们应该让我们的声音的特征频段的频率改变，可以采取的方法有使声音发生失真或者降低处理不失真的声音的频率分辨率。前者可以在采样的时候不满足采样定理采样，让采样频率低于最高频率的两倍，使信号发生混叠，产生失真；后者可以通过增加采样频率或者减少采样点数（参考设计题目一的分析2）的方法来具体实现。

3、设计题目三： 机械运行数据分析与处理

3.1题目：

转子实验台数据说明

文件名称

参数 转速 采样长度

1.txt

传感器 单位 每转采样点数

转速 采样长度

2.txt

传感器 单位 每转采样点数

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2234rpm 1024

电涡流位移传感器

?m

64 2169rpm 1024

电涡流位移传感器

?m

64

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上述数据为某转子试验台运行时的振动位移数据，利用软件对其进行频谱计算，得到其时域和频域特征，分析机器振动原因：不平衡、不对中故障特征及其诊断方法。

3.2 实验数据

数据说明

转速：2234rpm； 采样长度：1024；

传感器：电涡流位移传感器 采样点数：1024； 转动频率37.23Hz；

则采样频率为其频率的64倍，取2383Hz 原程序为：

x=textread('1.txt'); %读取txt数据 Fs=2383; %采样频率 L=1024; %数据长度 NFFT=1024; %采样点数 T=1/Fs; t=(1:L)*T; subplot(2,1,1);

plot(Fs*t,x); %绘制时域图 X=fft(x,NFFT)/L; %进行快速傅里叶变换 f=Fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1); subplot(2,1,2);

plot(f,2*abs(X(1:NFFT/2+1))); %绘制单边谱 对应谱图：

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数据二： 数据说明：

转速：2169rpm；采样长度：1024；传感器：电涡流位移传感器 采样点数：1024；转动频率36.16Hz； 则采样频率为其频率的64倍，取2314Hz 源程序改为：

x=textread('2.txt')，Fs=2314;，L=1024，NFFT=1024

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利用软件对其进行频谱计算，得到其时域和频域特征，分析机器振动原因：不平衡、不对中故障特征及其诊断方法。 结论分析：

根据两图中相同频率分布的低频大概40HZ处幅值较高，与理论相符，但第二幅图中在高频处也有几处高辐出现，比如说440Hz左右，根据机理说明此处有不平衡等引起的震动故障。

3.3 讨论：

通过观察两个试验台的频谱分析，可以发现，试验台一的谐波分量呈现一定的规律性，清晰并逐渐衰减，试验台二频谱谐波分量随机性较强，混乱复杂，并且高频信号偏多，初步判断试验台一的故障为不对中，因为不对中为一个系统误差，系统误差在运行中会呈现规律性，试验台二的故障为不平衡，因为不平衡会导致系统的随机误差偏大。同时，试验台二的要注意检查一下试验台中固有频率在频谱图中较大幅值对应的频率附近的零件的使用情况，看看是否因为共振使零件发生损坏。

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结论

本次试验主要是学习获取信号、并对信号进行数学处理，以获得相关结论。实验中利用数学处理软件matlab来实现信号的分析处理，使得实验数据的处理更加方便，快捷。

致谢

试验的顺利完成，一方面需要感谢指导老师对我们理论知识的教授，是我们掌握了实验所需要的基本技能；另一方面，也要感谢学长的认真指导，让我们在实验中获益匪浅。

参考文献

[1] 测试技术.。贾民平等编著. 北京：高等教育出版社. 2001.12

[2] MATLAB信号处理与应用。董长虹主编。北京：国防工业出版社，2005.84-89 [3] MATLAB在数字信号处理中的应用。薛年喜。北京：清华大学出版社，2003.117-130

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结论

本次试验主要是学习获取信号、并对信号进行数学处理，以获得相关结论。实验中利用数学处理软件matlab来实现信号的分析处理，使得实验数据的处理更加方便，快捷。

致谢

试验的顺利完成，一方面需要感谢指导老师对我们理论知识的教授，是我们掌握了实验所需要的基本技能；另一方面，也要感谢学长的认真指导，让我们在实验中获益匪浅。

参考文献

[1] 测试技术.。贾民平等编著. 北京：高等教育出版社. 2001.12

[2] MATLAB信号处理与应用。董长虹主编。北京：国防工业出版社，2005.84-89 [3] MATLAB在数字信号处理中的应用。薛年喜。北京：清华大学出版社，2003.117-130

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本文来源：https://www.bwwdw.com/article/e487.html